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申请/专利权人：河北工业大学;西安电子科技大学杭州研究院

摘要：本发明为一种基于光学域知识迁移的小样本SAR图像目标检测方法，首先构建域适应训练数据集、预训练数据集和域迁移学习数据集；然后，利用预训练数据集对目标检测模型进行预训练，利用域适应训练数据集对域适应模型进行训练；接着，根据域迁移学习数据集，利用训练后的域适应模型生成伪光学遥感图像；利用伪光学遥感图像对预训练的目标检测模型进行进一步训练，实现目标检测模型的域迁移学习，得到训练后的目标检测模型；最后，对原始待测SAR图像进行裁剪，将得到的待测子SAR图像输入到训练后的域适应模型中，生成待测伪光学遥感图像；将待测伪光学遥感图像输入到训练后的目标检测模型中，得到目标框坐标，再将目标框坐标映射至原始待测SAR图像中实现目标检测。该方法提出了一种新的域适应辅助目标检测思路，解决了SAR图像目标检测中的小样本问题。

主权项：1.一种基于光学域知识迁移的小样本SAR图像目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：第一步：构建域适应训练数据集、预训练数据集和域迁移学习数据集；获取多张有标签和无标签的原始光学遥感图像，采用滑动窗口对原始光学遥感图像进行裁剪，得到若干张有标签和无标签的光学遥感图像；获取多张有标签和无标签的原始SAR图像，采用滑动窗口对原始SAR图像进行裁剪，得到若干张有标签和无标签的SAR图像；所有无标签的光学遥感图像和SAR图像组成域适应训练数据集，所有有标签的光学遥感图像组成预训练数据集，所有有标签的SAR图像组成域迁移学习数据集；第二步：利用预训练数据集对目标检测模型进行预训练，得到预训练的目标检测模型；第三步：利用域适应训练数据集对域适应模型进行训练，得到训练后的域适应模型；第四步：根据域迁移学习数据集，利用训练后的域适应模型生成伪光学遥感图像；利用伪光学遥感图像对预训练的目标检测模型进行进一步训练，实现目标检测模型的域迁移学习，得到训练后的目标检测模型；第五步：采用滑动窗口对原始待测SAR图像进行裁剪，得到待测子SAR图像；将待测子SAR图像输入到训练后的域适应模型中，生成待测伪光学遥感图像；将待测伪光学遥感图像输入到训练后的目标检测模型中，得到目标框坐标；再根据待测子SAR图像在原始待测SAR图像中的位置，将目标框坐标映射至原始待测SAR图像中，完成目标检测。

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